Introdução a Inteligência Artificial em .NET

Apesar dos jogos digitais terem se mostrado um campo fértil para aplicação de inteligência artificial, muito antes deles fazerem parte de nossa vida, havia trabalhos estudando e dando forma à ciência/arte que hoje chamamos de Inteligência Artificial. A Teoria de Jogos é apenas um dos campos que se utiliza dos fundamentos da inteligência artificial. A seguir são listados alguns casos de campos que direta ou indiretamente influenciam o estudo de IA e exemplos de questões pertinentes em cada um deles:

• Filosofia
  • Regras formais podem ser usadas para obter conclusões válidas?
  • De onde vem o conhecimento?
  • Como o conhecimento conduz à ação?
• Matemática
  • O que pode ser computado?
  • Como raciocinamos com informações incertas?
• Neurociência
  • Como o cérebro processa informações?
• Psicologia
  • Como os seres humanos e os animais pensam e agem?
• Linguística
  • Como a linguagem se relaciona ao pensamento?
• Engenharia de computadores
  • Como podemos construir um computador eficiente?

É importante que você tenha em mente que inteligência artificial é um campo universal e sua aplicabilidade pode ser considerada igualmente universal.

O que é Inteligência Artificial?

Já que Inteligência Artificial é um campo universal, defini-la com precisão é praticamente impossível, motivo pelo qual vamos analisar algumas definições que podem ser separadas em dois grandes grupos:

• Processos de pensamento e raciocínio
  • "IA é o novo e interessante esforço para fazer os computadores pensarem..." (Haugeland, 1985)
  • "IA é o estudo das faculdades mentais pelo uso de modelos computacionais." (Charniak e McDermott, 1985)
• Comportamento
  • "IA é a arte de criar máquinas que executam funções que exigem inteligência quando executadas por pessoas." (Kurzweil, 1990)
  • "IA é o estudo do projeto de agentes inteligentes."(Poole, 1998)

Historicamente essas definições têm se mostrado satisfatórias e sua utilização se deu nos mais diversos tipos de projetos e aplicações. Tais aplicações podem ser classificadas segundo as abordagens a seguir:

• Sistemas que pensam como serem humanos;
• Sistemas que pensam racionalmente;
• Sistemas que agem como serem humanos;
• Sistemas que agem racionalmente.

Os sistemas que agem racionalmente fazem parte de uma abordagem que é conhecida como "abordagem de agente racional". Segundo esta abordagem, um agente é algo que faz alguma coisa, que age, enfim. No âmbito de inteligência artificial, um agente racional é algo (neste caso, um componente de software) que age em busca do melhor resultado, ou, se há incerteza, do melhor resultado esperado. O conceito é um tanto abstrato, mas logo à frente neste artigo haverá alguns exemplos mais práticos de agentes racionais. Por hora é importante que você saiba que quando o assunto é criar software utilizando conceitos de inteligência artificial, a abordagem dos agentes racionais constitui uma ótima ferramenta para analisar sistemas e, ainda mais, se forem sistemas baseados em inteligência artificial.

O início da Inteligência Artificial

Pelo que se sabe, o primeiro trabalho considerado como inteligência artificial foi publicado em 1943 por Warren McCulloch e Walter Pitts. Eles propuseram um modelo de neurônio artificial, no qual seu comportamento era determinado (ou estimulado) por neurônios artificiais vizinhos. Era um modelo no qual um neurônio podia estar ligado ou desligado e este estado era passível de ser afetado pelos vizinhos.

Seguindo este princípio, em 1951, dois alunos de Princeton construíram um computador baseado no conceito de “redes neurais”. O SNARC era um trabalho de doutorado de Marvin Minsky e Dean Edmonds que usava cerca de 3.000 válvulas eletrônicas e um mecanismo de piloto automático para simular uma rede de 40 neurônios.

Nesta época houve outros exemplos de aplicações que eram caracterizadas como inteligência artificial, mas serão colocadas propositalmente de lado para que haja o devido espaço para referenciar um gênio chamado Alan Turing. Em 1950 ele foi responsável por detalhar a primeira visão completa da Inteligência Artificial.

Neste ano Alan detalhou em seu artigo "Computing Machinery and Intelligency" um teste que continua válido e relevante até os dias atuais. É o famoso teste de Turing (BOX 1), que foi criado com o objetivo de propor uma forma de determinar se uma máquina pode ser considerada racional ou não.

Vale ressaltar que este teste continua relevante até os dias de hoje, pois sabe-se que programar um computador de forma que ele passe de forma consistente no teste é extremamente complicado (para não dizer impossível). Na verdade, até onde se pode afirmar, nenhuma máquina foi capaz de passar no teste de forma consistente até hoje. As seguintes capacidades seriam exigidas de uma máquina capaz de realizar a proeza:"